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什么是图谱 (什么是图谱支架法)

SEO技术 2025-01-09 16

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什么是图谱

图谱是一种数据可视化工具。

什么是图谱 (什么是图谱支架法)

图谱是一种经过图形和可视化模式展现复杂数据之间相关的工具。以下是关于图谱的具体解释:

1. 定义与配置:图谱关键是应用节点和连线来展理想体间的关联。

在各类钻研和运行中,当须要表白不共事物间的咨询或网络结构时,图谱是一种十分直观的模式。

它能够协助人们极速了解少量数据间的外在咨询,从而启动决策剖析。

2. 组成因素:图谱关键由节点和边组成。

节点理论代表特定的实体或概念,而边则示意这些实体或概念之间的相关。

这些相关可以是直接的,也可以是经过其余节点直接相连的。

经过图谱,可以明晰地看到不同实体间的关联水平和门路。

3. 运行畛域:图谱被宽泛运行于多个畛域。

在社会迷信中,它可以展现社会网络结构;在动物学中,它可以描述基因、蛋白质或其余分子间的相互作用;在消息技术畛域,图谱数据库被用来存储和查问复杂网络结构。

此外,随着互联网和大数据技术的开展,图谱在搜查引擎、介绍系统、常识图谱等方面也施展着越来越关键的作用。

4. 可视化出现:图谱的可视化出现模式多样,可以依据需求启动定制。

经过调整节点大小、色彩和状态,以及边的粗细、箭头指向等,可以直观地展现数据的不同特色和关键性。

这使得图谱成为数据剖析、决策支持等畛域中无法或缺的工具。

总之,图谱是一种弱小的数据可视化工具,它能够协助人们更好地理解和剖析复杂数据之间的相关,从而做出更理智的决策。

<论文笔记>GENI-节点关键性评价模型(KDD2019)

论文笔记:GENI-节点关键性评价模型(KDD2019):深度洞察与改良

在常识图谱(KG)的钻研畛域,现有的节点关键性评价方法往往面临消息应用不充沛和模型灵敏性无余的应战。

GENI模型的产生正是为了改造这一现状,它仰仗Graph Neural Networks(GNN)的弱小才干,提出了一种陈腐的节点关键性评价框架。

与现有方法相比,GENI模型在NDCG@100上成功了清楚的优化,优化了5%至17%的性能。

1. 常识图谱关键性的意义

在宏大的常识图谱中,有效地评价节点的关键性至关关键,它能协助系统更正当地调配资源。

节点的关键性评分可以反映其在图中的影响力,如Wikipedia页面的阅读量,这为优化KG资源治理提供了关键依据。

2. 处置打算:GENI模型

GENI模型的外围是经过Predicate-Aware Attention Mechanism和灵敏的中心化调整,而非单纯的节点嵌入融合。

它思考到邻域结构(相邻节点的交互和共享特色)、节点类型(predicates)、中心性、输入分数以及模型的灵敏性。

打分聚合网络摒弃了传统的embedding聚合,直接处置节点的关键性分数,缩小参数累赘。

2.3. 关键组件

打分聚合网络驳回权重可学习的聚合战略,将节点i的得分与其一阶街坊的得分相联合,构成更准确的节点示意。

而Predicate-Aware Attention Mechanism则依据节点间相关的predicates灵活调整留意力权重,确保模型能处置不同相关类型的节点对关键性的影响。

Centrality Adjustment引入了灵敏性,经过调整节点的中心性得分,以平衡模型预测与输入关键性得分的差异,确保模型的预测更具针对性。

3. 结构与试验

GENI模型的结构设计奇妙,经过自留意力机制裁减多层结构,准许模型更好地融合更多街坊消息。

经常使用可变数量的留意力头,优化了模型的性能和稳固性。

试验局部,驳回了多个威望数据集,并经常使用NDCG和Spearman等多维度评价目的,验证了GENI模型的优越性能。

总结来说,GENI模型的翻新性体如今其对常识图谱内消息的深度开掘和模型设计的灵敏性,为节点关键性评价提供了一种弱小且高效的新方法。

经过试验证实,它在优化性能的同时,也为常识图谱的资源治理和剖析提供了有力支持。

“常识图谱+”系列:常识图谱+图神经网络

常识图谱与图神经网络(GNN)的联合,为常识示意学习开拓了新的畛域。

这一系列文章讨论了常识图谱+GNN在不同方向的典型钻研,旨在为读者提供深化的了解和运行指南。

首先,图神经网络(GNN)在常识图谱中的运行,不同于传统图网络的繁多相关建模,它能够处置多相关图网络的复杂性。

Michael Schlichtkrull等人在ESWC 2018年宣布的论文中提出了图卷积神经网络(GCN)用于常识图谱的建模,开创性地将GCN运行于多相关图网络,这是以往图神经网络模型无法成功的。

他们经过引入多相关GCN,针对每个相关口头聚合操作,以学习实体的示意,从而有效地处置了常识图谱的多相关个性。

在跨言语常识图谱对齐义务中,Zhichun Wang等人提出了应用基于GCN的常识图谱嵌入模型启动实体对齐。

该方法经过学习实体的示意,计算两个常识图谱实体的相似度,有效改善了实体对齐的成果,并联合了实体和属性消息,使得模型能够同时应用结构特色和属性特色启动实体对齐。

针对小样本常识图谱补全义务,Wenhan Xiong等人初次提出了一种基于GCN和度量学习的方法,经过学习参考三元组和查问三元组中实体对的婚配水平来成功尾实体预测。

这一方法特意实用于常识图谱中的小样本相关预测,展现了GCN在处置稠密相关时的后劲。

在常识图谱中节点关键性预计畛域,Namyong Park等人设计了一种基于GNN的方法,应用GCN聚合节点关键性得分,为常识图谱中的节点赋予权重,这关于介绍系统等下游义务具备关键意义。

相关预测方面,Deepak Nathani等人在ACL 2019年宣布的论文中,提出了却合GAT(图留意力网络)和多头留意力机制的图留意力网络,经过融合实体和相关示意,有效聚合邻域消息并思考不同街坊对示意节点的关键性,提高了常识图谱中相关预测的准确性。

关于相关抽取,Yuhao Zhang等人经过将GCN运行于句子的依存相关结构,提出了针对相关抽取的新型图卷积网络,经过设计基于门路的剪枝战略,有效提高了相关抽取的准确性和牢靠性。

常识图谱介绍系统方面,Xiang Wang等人应用常识图谱留意力网络(KGAT)在协同常识图谱上学习实体和名目的示意,成功高阶相关建模,为介绍系统提供更好的介绍成果。

事情抽取中,Xiao Liu等人提出了基于自留意力机制的事情抽取框架,应用GCN和图结构消息启动事情触发分类和参数分类,展现了GCN在事情抽取义务中的运行后劲。

在常识图谱概率逻辑推理畛域,Yuyu Zhang等人借助GNN提高概率推理的效率,设计的ExpressGNN模块为实体提供紧凑和可表白的嵌入,有效融合了逻辑规定和概率图模型。

最后,零样本举措识别义务中,Junyu Gao等人提出了一种应用常识图谱建模举措和属性相关的两分支GCN框架,经过常识蒸馏和端到端学习成功举措分类,展现了GCN在视觉和外部常识融合中的运行。

这些钻研展现了常识图谱与图神经网络联合的多样性和深度,为人工默认畛域的常识示意学习提供了丰盛的资源和方法。

随着未来钻研的始终深化,常识图谱+GNN的运即将愈加宽泛,为处置复杂疑问提供弱小的技术支持。

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